基于SOM神经网络的通辽市库伦旗森林健康评价

作者：李雪莹; 李玉宝; 梁伟

来源：内蒙古林业调查设计, 2021, 44(04): 68-58.

DOI：10.13387/j.cnki.nmld.2021.04.024

• 森林健康
• 主成分分析
• SOM神经网络

森林健康是森林可持续经营的前提。在森林健康众多研究方法中,SOM神经网络(Self Organizing Maps)能够减少主观因素的影响,是较为先进的人工智能评价方法。文章对内蒙古自治区通辽市库伦旗森林健康进行评价,运用主成分分析法选取评价指标,建立森林健康评价指标体系,运用SOM神经网络模型进行聚类分析,结论如下:(1)优质小班、健康小班面积之和占比53.72%,库伦旗乔木林总体健康程度较好;(2)以起源划分,人工林中优质和健康小班面积占比51.89%,天然林中96.72%都是优质小班;(3)以龄组划分,幼龄林和中龄林小班健康情况好于其他小班;(4)以优势树种划分,榆树(Ulmus pumila L)和樟子松(Pinus sylvestris var. mongolica Litv.)小班健康情况好于杨树(Populus L.)、油松(Pinus tabuliformis Carr.)。